Билайн создал систему контроля обслуживания воздушных судов на базе компьютерного зрения
Билайн Big Data & AI (команда по работе с большими данными и искусственным интеллектом) разработала решение на базе компьютерного зрения для автоматического контроля наземной подготовки пассажирских самолетов. Система в режиме реального времени отслеживает цикл работ — от приема воздушного судна до его буксировки и предполётной подготовки, распознавая различные типы аэродромной техники и действия персонала.
Процесс предполетного обслуживания — сложный многоэтапный комплекс работ с участием людей и спецтехники. Соблюдение регламентов и точность выполнения операций критически важны для безопасности пассажиров и соблюдения расписания рейсов. Новая модель ИИ на базе компьютерного зрения призвана минимизировать влияние человеческого фактора и вывести контроль на новый технологический уровень.
Решение анализирует видеопоток с камер в зоне стоянки. Сложная мультимодельная нейросеть способна отслеживать ключевые операции, включая осмотр площадки, заправку топливом и водой, присоединение телетрапа и контрольные обходы. Алгоритмы «читают» визуальные признаки каждого контролируемого этапа: например, появление сотрудника с жезлами, подъезд топливозаправщика или установку трапа. Система не только фиксирует начало и окончание операции, но и определяет корректность действий, их соответствие регламентам, а также замеряет время выполнения. Обработка видеозаписей осуществляется с использованием программного обеспечения, состоящего из предиктивных моделей. Обработка биометрических персональных данных не предусмотрена.
«Видеоаналитика сегодня становится эффективным инструментом управления в различных операционных процессах. В авиации это особенно важно из-за высоких стандартов безопасности и строгих регламентов, — комментирует Константин Романов, директор по искусственному интеллекту и цифровым продуктам Билайна. — Наше решение позволяет автоматизировать контроль ключевых этапов подготовки самолета. Нейросеть не просто фиксирует события, а формирует структурированные данные о ходе и качестве работ. Эти данные могут стать основой для развития умных систем управления инфраструктурой аэропортов».
Внедрение ИИ-модели даёт аэропортам возможность преобразовывать видеоданные в структурированный формат для интеграции в системы управления. Это повышает безопасность, операционную эффективность и оптимизирует рабочие процессы.